摘要：針對汽車噴涂車間碳排放監(jiān)測與管理難題，建立了多維度監(jiān)測體系，對涂裝線VOCs排放、能源消耗等關鍵指標進行實時監(jiān)測分析。監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，優(yōu)化噴涂工藝參數(shù)、改進廢氣處理設施運行方式實現(xiàn)減排15%～20%。采用水性漆替代溶劑型涂料，結(jié)合智能噴涂系統(tǒng)應用，碳排放量降低30%。構(gòu)建預警管控機制，實現(xiàn)碳排放精準管理，為汽車制造企業(yè)碳達峰行動提供技術支撐，使噴涂車間碳排放監(jiān)測準確率達95%以上。

關鍵詞：汽車噴涂；碳排放監(jiān)測；VOCs治理；節(jié)能減排；智能噴涂；碳計量

中圖分類號：U461" 收稿日期：2024-12-25

DOI：1019999/jcnki1004-0226202502027

1 前言

隨著全球氣候問題日益突出，汽車制造業(yè)作為碳排放重點行業(yè)面臨巨大減排壓力。噴涂車間碳排放量約占整個制造過程40%，準確監(jiān)測和有效降低噴涂車間碳排放已成為實現(xiàn)碳達峰目標關鍵任務。當前監(jiān)測手段存在數(shù)據(jù)采集不全面、分析方法不系統(tǒng)等問題，亟需建立完整碳排放監(jiān)測體系。開展噴涂車間碳計量技術研究，構(gòu)建多源協(xié)同監(jiān)測平臺，對推動汽車制造業(yè)綠色低碳發(fā)展具有重要意義。

2 汽車噴涂車間碳監(jiān)管系統(tǒng)研究

汽車噴涂車間碳監(jiān)管系統(tǒng)是實現(xiàn)汽車制造業(yè)碳排放精準管控的關鍵技術基礎。通過對噴涂工藝過程中的VOCs排放、能源消耗和廢氣處理等核心要素進行系統(tǒng)監(jiān)測，建立了包含污染物濃度、能耗強度、環(huán)境參數(shù)的多維度評價指標體系[1]。研究表明，噴涂過程中VOCs排放濃度在150～280 mg/m3之間波動，與涂料用量、工藝參數(shù)和環(huán)境條件密切相關。烘干室能耗約占車間總能耗的45%，其碳排放與溫度控制精度呈顯著正相關。

基于分層監(jiān)測與協(xié)同管控策略，構(gòu)建了集能耗監(jiān)測、VOCs在線監(jiān)測、環(huán)境參數(shù)監(jiān)測于一體的綜合監(jiān)管模型。通過部署多類傳感器和采集設備，實現(xiàn)了監(jiān)測數(shù)據(jù)的實時獲取與動態(tài)分析。實驗研究表明，該監(jiān)管系統(tǒng)在保證涂裝質(zhì)量的前提下，碳排放監(jiān)測準確率達95%以上，為制定針對性減排方案提供了可靠的數(shù)據(jù)支撐。

研究結(jié)果顯示，精準的碳監(jiān)管體系是推動汽車制造業(yè)綠色轉(zhuǎn)型的重要保障，通過對噴涂車間能耗、排放及工藝參數(shù)的系統(tǒng)優(yōu)化，能有效支撐行業(yè)碳達峰目標的實現(xiàn)。

3 碳計量與監(jiān)測技術應用

31 碳排放源識別與量化

汽車噴涂車間的碳排放源主要涉及涂裝工藝過程排放和能源消耗兩大類。

涂裝線VOCs排放監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，噴漆室、閃干室、烘干室等關鍵工位的VOCs濃度在180～320 mg/m3之間變化，電泳、噴涂、烘干等工序能耗分別占總能耗的25%、30%和45%。通過建立碳足跡評價模型，引入工藝修正系數(shù)，提高了排放計算精度[2]。研究數(shù)據(jù)表明，不同車型、涂料類型和工藝參數(shù)的單車碳排放量在15～22 kg CO?當量之間波動。

對涂裝線關鍵排放節(jié)點進行系統(tǒng)分析發(fā)現(xiàn)，噴漆室VOCs排放濃度與涂料用量、噴涂工藝和環(huán)境溫濕度密切相關，烘干室碳排放強度則與溫度控制精度和能源利用效率呈顯著相關性。通過對排放源特征進行量化分析，為后續(xù)制定精準減排策略奠定了科學基礎。

32 數(shù)據(jù)采集與處理分析

針對噴涂車間碳排放數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)特點，構(gòu)建了基于物聯(lián)網(wǎng)的分布式數(shù)據(jù)采集架構(gòu)（圖1）。在涂裝線關鍵工位部署VOCs在線監(jiān)測儀、能耗計量儀表和環(huán)境參數(shù)傳感器，實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時采集。監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，噴漆室VOCs去除效率達85%～92%，廢氣處理設施運行能耗占比約28%。采用深度學習算法建立了碳排放預測模型，對排放趨勢進行動態(tài)分析和預警。該預測模型綜合考慮了工藝參數(shù)、環(huán)境條件和設備狀態(tài)等多維因素，通過LSTM網(wǎng)絡實現(xiàn)了碳排放量的精準預測[3]。通過設定多級預警閾值，建立數(shù)據(jù)異常識別機制，采集準確率提升至97%。異常識別機制采用基于統(tǒng)計分析和機器學習的混合方法，能夠有效識別和過濾異常數(shù)據(jù)。

結(jié)合數(shù)字孿生技術，開發(fā)了涂裝線碳排放仿真分析平臺，實現(xiàn)了工藝參數(shù)、能源消耗與排放特征的關聯(lián)分析。該平臺可實時反映生產(chǎn)狀態(tài)，支持參數(shù)優(yōu)化和工藝調(diào)整的仿真驗證?；诙嗑S度數(shù)據(jù)挖掘，揭示了不同工況下碳排放變化規(guī)律，構(gòu)建了包含溫度、濕度、風速等環(huán)境因素的多變量分析模型，為管理決策提供科學依據(jù)。

33 預警管控機制設計

基于涂裝線碳排放監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，構(gòu)建了多級聯(lián)動的預警管控機制。通過設定VOCs濃度、能耗強度、環(huán)境參數(shù)等關鍵指標的預警閾值，建立了排放超標預警、能耗異常預警和工藝波動預警三級預警體系。研究表明，預警閾值的合理設定對提升預警準確性具有決定性影響[4]。

在實際應用中，系統(tǒng)通過分析歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗，建立了動態(tài)閾值調(diào)整機制，使預警更加貼合實際生產(chǎn)狀況。采用模糊綜合評價法，開發(fā)了預警等級劃分模型，實現(xiàn)了預警信息的智能推送，準確率達93%。該模型綜合考慮了多個影響因素的權重，包括排放濃度超標程度、持續(xù)時間、涉及工序范圍等，確保預警分級的科學性。

針對不同預警等級，制定了標準化的應急響應流程，明確了處置措施和管控要求。對于輕微預警，系統(tǒng)自動發(fā)送工藝參數(shù)優(yōu)化建議；對于中度預警，觸發(fā)設備自動調(diào)節(jié)機制；對于嚴重預警，啟動應急停產(chǎn)和技術專家介入機制。實驗驗證表明，該預警機制有效避免了重大排放異常事件的發(fā)生，顯著提升了噴涂車間碳排放的精細化管理水平。

系統(tǒng)還建立了預警后評估機制，定期分析預警準確性和響應效果，持續(xù)優(yōu)化預警模型參數(shù)，進一步提高預警系統(tǒng)的可靠性和實用性。

34 監(jiān)測平臺系統(tǒng)集成

面向汽車噴涂車間碳排放監(jiān)測需求，開發(fā)了集數(shù)據(jù)采集、分析處理、預警管控于一體的綜合監(jiān)測平臺（圖2）。平臺采用微服務架構(gòu)，實現(xiàn)了監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和智能分析，各功能模塊之間通過標準接口實現(xiàn)松耦合集成，便于系統(tǒng)的擴展和維護?；诠I(yè)以太網(wǎng)的通信協(xié)議設計，保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和可靠性，響應時間優(yōu)于100 ms。

系統(tǒng)采用多級緩存機制和負載均衡策略，確保在大數(shù)據(jù)量傳輸時仍能保持穩(wěn)定性能。通過引入邊緣計算技術，建立了分布式數(shù)據(jù)處理機制，顯著提升了系統(tǒng)運行效率[5]。邊緣節(jié)點可以就近處理傳感器數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的初步過濾和聚合，減輕中心服務器負擔。

開發(fā)了可視化展示模塊，采用多維度數(shù)據(jù)展示方式，直觀呈現(xiàn)碳排放動態(tài)變化趨勢。該模塊支持數(shù)據(jù)鉆取分析，可實現(xiàn)從整體到局部的多層次數(shù)據(jù)展現(xiàn)，并提供豐富的圖表類型選擇。系統(tǒng)集成了智能分析功能，可自動生成排放分析報告，運行穩(wěn)定性達995%。分析功能包括趨勢預測、異常診斷、相關性分析等，支持管理人員進行科學決策。

實踐應用表明，該監(jiān)測平臺的部署顯著提升了噴涂車間碳排放管理水平，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化管控。平臺還預留了與其他企業(yè)管理系統(tǒng)的集成接口，可實現(xiàn)與ERP、MES等系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享和業(yè)務協(xié)同。

4 減排實驗與效果評價

41 工藝參數(shù)調(diào)整研究

針對汽車噴涂車間的工藝參數(shù)對碳排放的影響，開展了系統(tǒng)的參數(shù)優(yōu)化實驗。研究發(fā)現(xiàn)，噴槍壓力、噴涂距離、行進速度等關鍵參數(shù)與涂層質(zhì)量和VOCs排放量呈顯著相關性。通過正交試驗方法，確定了最優(yōu)參數(shù)組合：噴槍壓力035～042 MPa，噴涂距離280～320 mm，行進速度600～650 mm/s。優(yōu)化后的工藝參數(shù)使涂料利用率提升18%，單車VOCs排放量降低25%。同時，對烘干溫度曲線進行精細調(diào)控，將溫度爬坡時間縮短15%，穩(wěn)溫區(qū)溫度控制精度提升至±15 ℃，能源利用效率提高12%。實驗數(shù)據(jù)表明，通過工藝參數(shù)的系統(tǒng)優(yōu)化，在保證涂裝質(zhì)量的前提下，碳排放強度降低達20%～25%，為噴涂車間減排提供了可行的技術路徑。

42 智能噴涂技術應用

通過引入基于機器視覺的智能噴涂系統(tǒng)，實現(xiàn)了噴涂軌跡的自動規(guī)劃與精準控制。系統(tǒng)采用深度學習算法對車身幾何特征進行實時識別，結(jié)合流場仿真技術優(yōu)化噴涂路徑，涂層厚度均勻性提升30%。研究開發(fā)的自適應霧化控制技術，能根據(jù)車型特征和環(huán)境條件動態(tài)調(diào)節(jié)霧化參數(shù)，有效降低涂料損耗。實驗結(jié)果顯示，智能噴涂系統(tǒng)的應用使涂料利用率提升至85%以上，漆霧顆粒物排放減少40%。

通過與傳統(tǒng)人工噴涂對比驗證，智能系統(tǒng)在涂層質(zhì)量一致性、材料利用率和VOCs排放等方面均表現(xiàn)出顯著優(yōu)勢，年度碳減排量達600 t，經(jīng)濟效益和環(huán)境效益顯著。

43 廢氣處理設施改造

針對噴涂車間廢氣處理設施的運行效率和能耗問題，實施了系統(tǒng)化的技術改造。采用新型高效吸附材料替代傳統(tǒng)活性炭，VOCs去除效率提升至95%，再生周期延長50%。通過優(yōu)化RTO系統(tǒng)的燃燒工況和熱回收效率，處理能耗降低35%。研究開發(fā)的智能控制系統(tǒng)實現(xiàn)了處理設施的協(xié)同運行，根據(jù)生產(chǎn)負荷自動調(diào)節(jié)處理參數(shù)，運行成本降低25%。改造后的廢氣處理系統(tǒng)VOCs處理效率始終保持在90%以上，年度碳減排量達800 t（表1）。監(jiān)測數(shù)據(jù)表明，廢氣處理設施改造不僅提升了處理效率，還實現(xiàn)了能源梯級利用，為噴涂車間碳減排提供了重要支撐。

44 水性涂料替代分析

基于水性涂料替代傳統(tǒng)溶劑型涂料的減排效果評估，開展了全面的應用研究。實驗數(shù)據(jù)表明，采用水性涂料后VOCs含量降低80%，噴涂過程中VOCs排放濃度由原來的280 mg/m3降至65 mg/m3。通過優(yōu)化水性涂料配方和施工工藝，解決了流平性和附著力等技術難題，涂層質(zhì)量達到原有水平。結(jié)合閃干技術的應用，烘干能耗降低20%，碳排放量相應減少。經(jīng)濟性分析顯示，雖然水性涂料成本略高，但考慮減排效益和環(huán)保要求，具有明顯的綜合優(yōu)勢。實驗驗證表明，水性涂料替代方案年度減排潛力達1 200 t CO?當量，為汽車噴涂車間實現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型提供了可行路徑。

5 結(jié)語

通過在某汽車制造企業(yè)噴涂車間開展為期一年實驗研究，構(gòu)建完整碳排放監(jiān)測體系，實現(xiàn)碳排放數(shù)據(jù)實時采集分析。實驗證實，采用水性漆替代傳統(tǒng)溶劑型涂料，配合智能噴涂系統(tǒng)，降低VOCs排放和能源消耗成效顯著。優(yōu)化后廢氣處理設施運行效率提升25%，年碳減排量達1 500 t。研究成果為汽車制造業(yè)碳達峰行動提供可推廣技術方案和實踐經(jīng)驗，對推動行業(yè)綠色低碳轉(zhuǎn)型具有重要參考價值。通過工藝優(yōu)化、技術改造和管理創(chuàng)新，實現(xiàn)噴涂車間碳排放精準管控，為制造業(yè)碳減排目標實現(xiàn)奠定基礎。

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作者簡介：

宋捷，男，1985年生，高級工程師，研究方向為計量學、儀器儀表制造業(yè)、質(zhì)檢技術服務。